Relation Networks for Object Detection笔记  写在前面:关于这篇论文的背景知识,请参考我前面的两篇随笔(<关于目标检测>和<关于注意力机制>) 摘要: 所有最先进的物体检测系统仍然依赖于单独识别物体实例, 在学习过程中并没有利用它们的关系.(背景) 这个工作提出了一个目标关系模块.它通过它们的外观特征和几何图形之间的交互来同时处理一组物体,从而对它们之间的关系进行建模.它是轻量级的和就地(in-place)这里的relation module是…

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

https://vitalab.github.io/deep-learning/2017/04/04/feature-pyramid-network.html Feature Pyramid Networks for Object Detection Reviewed on Apr 4, 2017 by Frédéric Branchaud-Charron • https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf Reference : T. Lin, P. Dollár,…

FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 标签(空格分隔): 深度学习 目标检测 这次学习的论文是FPN,是关于解决多尺度问题的一篇论文.记录下论文笔记,欢迎交流.转载请注明网址:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6884121.html 动机: 特征金字塔是多尺度目标检测系统的一个基本组成部分.但是,在最近的深度学习目标检测上,考虑到特征金字塔花费的计算和存储代价,都选择避免使用特征金字塔.问题的关键是寻找…

目录 0. 前言 1. 博客一 2.. 博客二 0. 前言   这篇论文提出了一种新的特征融合方式来解决多尺度问题, 感觉挺有创新性的, 如果需要与其他网络进行拼接,还是需要再回到原文看一下细节.这里转了两篇比较好的博客作为备忘. 1. 博客一 这篇论文是CVPR2017年的文章,采用特征金字塔做目标检测,有许多亮点,特来分享. 论文:feature pyramid networks for object detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.031…

Feature Pyramid Networks for Object Detection 特征金字塔网络用于目标检测 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 论文背景: 特征金字塔是用于检测不同尺寸物体的识别系统的基本组成部分.但是最近的深度学习目标检测方法避免了使用金字塔表示,部分原因在于它是计算和内存密集型的.Fast R-CNN和Faster R-CNN主张使用单一尺度计算特征,因为它提供了精确度与速度之间良好的折中,然而多尺度检测仍然表现更好…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

学习目标 Understand the challenges of Object Localization, Object Detection and Landmark Finding Understand and implement non-max suppression Understand and implement intersection over union Understand how we label a dataset for an object detection appli…

发表时间:2013 发表作者:(Google)Szegedy C, Toshev A, Erhan D 发表刊物/会议:Advances in Neural Information Processing Systems(NIPS) 本文实现了一种利用DNN来做目标检测的方法.当时,CNN等深度学习在识别上面做的还挺好,但是在目标检测上面没有特别突出的结果.本文中作者把目标检测看做一个回归问题,回归目标窗口(BoundingBox)的位置,寻找一张图片当中目标类别和目标出现的位置. 作者在Imag…

0 - Abstract 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类任务上表现出了突出的性能.在这篇文章中,我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题,这个问题不仅需要对物体进行分类,并且还需要对各种各样类别的物体进行精确定位.我们提出了简单但依然有效的将目标检测问题形式化为回归问题从而来对物体边界框进行定位.我们提出了一个多尺度推理程序(模型?),它可以通过应用少量网络层来产生高分辨率的具有小误差的目标检测.并在Pascal VOC上展示了当前最好方法的效果. 1 - Introductio…